CN112000879A - 一种家居设计智能推荐方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种家居设计智能推荐系统，服务器、厂商端、设计师端和消费者端；服务器分别与厂商端、设计师端和消费者端连接，用于保存厂商端上传的构建模型以及设计师端上传的户型信息和视频数据；厂商端上传构件参数、材质参数和标签数据；设计师端提取所需物件并保存，制作成3D设计方案；通过渲染编辑器建立标记并连接成轨迹路径，通过渲染器将轨迹路径生产3D高清视频；消费者端提供3D高清视频供消费者浏览。本发明的有益效果如下：将原有简单的商品信息和锚标记、视频直接关联，形成基于人工智能的家居视频推荐系统，以视频形式传递到消费者，在浏览过程中更容易精准捕捉到消费者需求。
Description
技术领域
本发明涉及家居室内设计技术领域，特别是指一种家居设计智能推荐方法及系统。
背景技术
随着社会的发展和人民生活质量的提高，人们对居住环境的要求也越来越高，对于交房前提前做好硬装工程的精装房，居住者往往会对家居软装的搭配提出更高要求。目前，消费者购买家具的传统方式是花费大量时间逛家居卖场，由于消费者对家具搭配的非专业性，往往会面临如下两方面问题：一方面是卖场内家具陈列的款式有限，消费者看不到更多的样式，会对选择造成一定的局限性；另一方面是当消费者选到自己喜欢的家具款式时，想像不出这些家具组合起来摆放到家里的效果。
另外，消费者与家居卖场导购的沟通往往无法达到一致，这就导致消费者的实际需求难以被准确捕捉到，最终导致消费者选择家具的决策期漫长，浪费人力物力、效率低下。比如导购与消费者沟通过程中，往往会以发送产品图片的形式让消费者进行选择，但导购往往很难明确消费者真正的喜好，无法精准洞察消费者的需求，导致沟通效率低下。又比如家居卖场门店的设计师更是无法第一时间捕捉到消费者的喜好，设计师往往会根据自己的偏好或想法去做家居设计图，做出设计图后发给消费者，消费者再提出修改意见，然后设计师重新修改设计图，循环反复，导致设计流程繁琐，效率低下。
发明内容
本发明提出一种家居设计智能推荐方法及系统，解决了现有技术中消费者需求难以准确捕捉、家居设计过程繁琐、效率低下的问题。
本发明的技术方案是这样实现的：
一种家居设计智能推荐系统，服务器、厂商端、设计师端和消费者端；
所述服务器分别与所述厂商端、所述设计师端和所述消费者端连接，用于保存厂商端上传的构建模型以及设计师端上传的户型信息和视频数据，所述服务器包括资源管理器、模块化场景编辑器、渲染编辑器、渲染器、标签库、规则库和模型算法，所述资源管理器包括构件库和材质库，所述模块化场景编辑器包括物件导入模块、数据接口模块、图形交互引擎和渲染器；
所述厂商端与所述服务器连接，通过资源管理器上传构件3D结构化参数、材质贴图结构化参数和标签数据至构件库和材质库；
所述设计师端与所述服务器连接，通过资源管理器提取所需物件并保存；通过模块化场景编辑器导入物件或物件组合，制作成3D设计方案，并可保存和实时发送；通过渲染编辑器建立标记并连接成轨迹路径，通过渲染器将轨迹路径生产3D高清视频，并可保存和实时发送；
所述消费者端与所述服务器连接，通过服务器提供3D高清视频供消费者浏览，并在消费者浏览视频时收集播放时长以及消费者是否收藏、关注和点赞等数据信息，并回传给服务器。
一种家居设计智能推荐方法，其方法步骤如下：
(1)厂商通过资源管理器上传产品构件参数、材质参数和标签数据，将其制作成物件并保存；
(2)设计师通过模块化场景编辑器导入物件或组合物件，根据规则库中的规则，完成场景封装；
(3)设计师提交所述场景到渲染编辑器；
(4)设置渲染编辑器中的相机位置并调整相机观察视角，按照规则库中的规则将相应的相机位置和相机观察视角封装成一个标记；
(5)设计师设置所述标记的标签参数和范围参数，所述标记将自动搜索附近物件的标签数据；
(6)重复执行步骤(4)，逐步将所有的相机位置和相机观察视角分别封装成不同的标记，并将上述所有的标记连接为轨迹路径，并保存；
(7)将所述轨迹路径提交给渲染器生成3D高清视频并保存，将所述3D高清视频实时发送到服务器；
(8)消费者通过客户端小程序浏览所述3D高清视频，根据消费者对3D高清视频的浏览播放时间，定位出消费者所浏览到的3D高清视频中的标记，该标记会将与其捆绑的标签数据自动发送到智能推荐系统，智能推荐系统会对标记捆绑的标签数据进行机器学习，最终做出消费者感兴趣的家居设计方案反馈给消费者。
作为优选，所述步骤(7)的具体实现方法如下：规划出每个标记对应的轨迹路径、物件组合标签以及户型标签，并对物件组合、标记组合与户型组合的匹配度进行计算，生成3D高清视频。
作为优选，所述步骤(8)的具体实现方法如下：根据标记在轨迹路径上的位置计算出标记在3D高清视频中的播放时间点，并将所有标记分别对应到3D高清视频中。
本发明的有益效果为：
具有自动关联标签信息的标记轨迹规划功能，生成3D高清视频内容用于家装视频推荐，能够通过视频中的标记在用户浏览视频时进行用户兴趣数据采集，实现内容上的智能推荐，解决了现有技术中设计师制作视频与标签数据时要依赖后期剪辑软件处理视频中的标签内容，规划相机路径、渲染视频、后期处理难以实现自动化，设计视频制作成本过高、效率低下的问题。
将原有简单的商品信息和锚标记、视频直接关联，形成基于人工智能的家居视频推荐系统，以视频形式传递到消费者，在浏览过程中更容易精准捕捉到消费者需求。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明所述家居设计智能推荐系统的结构原理框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示的实施例可知，本发明所述的一种家居设计智能推荐系统，服务器、厂商端、设计师端和消费者端；
所述服务器分别与所述厂商端、所述设计师端和所述消费者端连接，用于保存厂商端上传的构建模型以及设计师端上传的户型信息和视频数据，所述服务器包括资源管理器、模块化场景编辑器、渲染编辑器、渲染器、标签库、规则库和模型算法，所述资源管理器包括构件库和材质库，所述模块化场景编辑器包括物件导入模块、数据接口模块、图形交互引擎和渲染器；
所述厂商端与所述服务器连接，通过资源管理器上传构件3D结构化参数、材质贴图结构化参数和标签数据至构件库和材质库；
所述设计师端与所述服务器连接，通过资源管理器提取所需物件并保存；通过模块化场景编辑器导入物件或物件组合，制作成3D设计方案，并可保存和实时发送；通过渲染编辑器建立标记并连接成轨迹路径，通过渲染器将轨迹路径生产3D高清视频，并可保存和实时发送；
所述消费者端与所述服务器连接，通过服务器提供3D高清视频供消费者浏览，并在消费者浏览视频时收集播放时长以及消费者是否收藏、关注和点赞等数据信息，并回传给服务器。
利用上述家居设计智能推荐系统进行家居设计智能推荐的方法，步骤如下：
(1)厂商通过资源管理器上传产品构件参数、材质参数和标签数据，将其制作成物件并保存；
(2)设计师通过模块化场景编辑器导入物件或组合物件，根据规则库中的规则，完成场景封装；
(3)设计师提交所述场景到渲染编辑器；
(4)设置渲染编辑器中的相机位置并调整相机观察视角，按照规则库中的规则将相应的相机位置和相机观察视角封装成一个标记；
(5)设计师设置所述标记的标签参数和范围参数，所述标记将自动搜索附近物件的标签数据；
(6)重复执行步骤(4)，逐步将所有的相机位置和相机观察视角分别封装成不同的标记，并将上述所有的标记连接为轨迹路径，并保存；
(7)将所述轨迹路径提交给渲染器生成3D高清视频并保存，将所述3D高清视频实时发送到服务器；
(8)消费者通过客户端小程序浏览所述3D高清视频，根据消费者对3D高清视频的浏览播放时间，定位出消费者所浏览到的3D高清视频中的标记，该标记会将与其捆绑的标签数据自动发送到智能推荐系统，智能推荐系统会对标记捆绑的标签数据进行机器学习，最终做出消费者感兴趣的家居设计方案反馈给消费者。
上述步骤(7)的具体实现方法如下：规划出每个标记对应的轨迹路径、物件组合标签以及户型标签，并对物件组合、标记组合与户型组合的匹配度进行计算，生成3D高清视频。
上述步骤(8)的具体实现方法如下：根据标记在轨迹路径上的位置计算出标记在3D高清视频中的播放时间点，并将所有标记分别对应到3D高清视频中。
具有自动关联标签信息的锚点轨迹规划功能，生成家装视频内容用于家装视频推荐，进行用户兴趣数据采集，实现内容上的智能推荐，解决了现有技术中，设计师制作视频与标签数据因为依赖使用后期剪辑软件处理视频中的标签内容，同时规划相机路径、渲染视频、后期处理、难以实现自动化，生产成本过高的问题。
综上所述，本发明具有自动关联标签信息的标记轨迹规划功能，生成3D高清视频内容用于家装视频推荐，能够通过视频中的标记在用户浏览视频时进行用户兴趣数据采集，实现内容上的智能推荐，解决了现有技术中设计师制作视频与标签数据时要依赖后期剪辑软件处理视频中的标签内容，规划相机路径、渲染视频、后期处理难以实现自动化，设计视频制作成本过高、效率低下的问题。
将原有简单的商品信息和锚标记、视频直接关联，形成基于人工智能的家居视频推荐系统，以视频形式传递到消费者，在浏览过程中更容易精准捕捉到消费者需求。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种家居设计智能推荐系统，其特征在于，服务器、厂商端、设计师端和消费者端；
所述服务器分别与所述厂商端、所述设计师端和所述消费者端连接，用于保存厂商端上传的构建模型以及设计师端上传的户型信息和视频数据，所述服务器包括资源管理器、模块化场景编辑器、渲染编辑器、渲染器、标签库、规则库和模型算法，所述资源管理器包括构件库和材质库，所述模块化场景编辑器包括物件导入模块、数据接口模块、图形交互引擎和渲染器；
所述厂商端与所述服务器连接，通过资源管理器上传构件3D结构化参数、材质贴图结构化参数和标签数据至构件库和材质库；
所述设计师端与所述服务器连接，通过资源管理器提取所需物件并保存；通过模块化场景编辑器导入物件或物件组合，制作成3D设计方案，并可保存和实时发送；通过渲染编辑器建立标记并连接成轨迹路径，通过渲染器将轨迹路径生产3D高清视频，并可保存和实时发送；
所述消费者端与所述服务器连接，通过服务器提供3D高清视频供消费者浏览，并在消费者浏览视频时收集播放时长以及消费者是否收藏、关注和点赞等数据信息，并回传给服务器。
2.一种家居设计智能推荐方法，其特征在于，其方法步骤如下：
(1)厂商通过资源管理器上传产品构件参数、材质参数和标签数据，将其制作成物件并保存；
(2)设计师通过模块化场景编辑器导入物件或组合物件，根据规则库中的规则，完成场景封装；
(3)设计师提交所述场景到渲染编辑器；
(4)设置渲染编辑器中的相机位置并调整相机观察视角，按照规则库中的规则将相应的相机位置和相机观察视角封装成一个标记；
(5)设计师设置所述标记的标签参数和范围参数，所述标记将自动搜索附近物件的标签数据；
(6)重复执行步骤(4)，逐步将所有的相机位置和相机观察视角分别封装成不同的标记，并将上述所有的标记连接为轨迹路径，并保存；
(7)将所述轨迹路径提交给渲染器生成3D高清视频并保存，将所述3D高清视频实时发送到服务器；
(8)消费者通过客户端小程序浏览所述3D高清视频，根据消费者对3D高清视频的浏览播放时间，定位出消费者所浏览到的3D高清视频中的标记，该标记会将与其捆绑的标签数据自动发送到智能推荐系统，智能推荐系统会对标记捆绑的标签数据进行机器学习，最终做出消费者感兴趣的家居设计方案反馈给消费者。
3.根据权利要求2所述的一种家居设计智能推荐方法，其特征在于，所述步骤(7)的具体实现方法如下：规划出每个标记对应的轨迹路径、物件组合标签以及户型标签，并对物件组合、标记组合与户型组合的匹配度进行计算，生成3D高清视频。
4.根据权利要求2所述的一种家居设计智能推荐方法，其特征在于，所述步骤(8)的具体实现方法如下：根据标记在轨迹路径上的位置计算出标记在3D高清视频中的播放时间点，并将所有标记分别对应到3D高清视频中。
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| CN202010748309.4A CN112000879A (zh) | 2020-07-30 | 2020-07-30 | 一种家居设计智能推荐方法及系统 |
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| CN112000879A true CN112000879A (zh) | 2020-11-27 |
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|---|---|
| CN (1) | CN112000879A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113032867A (zh) * | 2021-01-21 | 2021-06-25 | 深圳市博卡拉家居科技有限公司 | 一种基于saas云平台的家居软装智能搭配方法 |
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2020
- 2020-07-30 CN CN202010748309.4A patent/CN112000879A/zh active Pending
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| CN113032867A (zh) * | 2021-01-21 | 2021-06-25 | 深圳市博卡拉家居科技有限公司 | 一种基于saas云平台的家居软装智能搭配方法 |
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